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07.07.2022 // Björn Heinen

Root Cause Analysis in produzierenden Unternehmen – Fehlern auf der Spur

Manche Fehler in Prozessen oder Produkten können starke Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens haben. Gerade durch Qualitätsprobleme können in produzierenden Unternehmen hohe Kosten durch beispielsweise Nacharbeit, Ausschuss oder fehlende Planbarkeit und Termintreue entstehen.

03.08.2020 // Björn Heinen

Warum Sie keinen Data Scientist einstellen sollten (und wann es sich vielleicht doch lohnt)

Mal ganz konkret: Wie fängt ein normales Unternehmen mit KI an? Eine der Fragen, die wir als Data Science Consultants am Häufigsten hören, und die gleichzeitig nur schwierig pauschal beantwortet werden kann.

21.02.2020 // Björn Heinen

Wie sich Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Laufe der Zeit (nicht) verändert haben

Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Data Science, Data Mining, … Diese Begriffe haben sich im Laufe der Jahre geändert, aber wie viel ist wirklich neu und was gibt es eigentlich schon seit Jahrzehnten?

16.09.2019 // Björn Heinen

6 Gründe für das Scheitern von Data-Science-Projekten

In diesem Beitrag möchte ich auf die häufigsten Gründe für das Scheitern von Data-Science-, Machine-Learning- und Artificial-Intelligence-Projekten eingehen.

19.08.2019 // Björn Heinen

Daten sammeln, um Mehrwerte zu schaffen – aber wie? - Teil 3

Es gibt einen Begriff unter Datenanalysten, den ich zwar nicht für besonders elegant halte, um den ich in diesem Beitrag aber nicht herumkomme: Datensilos.

12.08.2019 // Björn Heinen

Daten sammeln, um Mehrwerte zu schaffen – aber wie? - Teil 2

Im ersten Teil der Blog-Reihe bin ich darauf eingegangen, unter welchen Umständen welche Daten in Unternehmen gespeichert werden. Diese Faktoren haben aber natürlich nicht nur einen Einfluss darauf, was gespeichert wird, sondern auch wie es gespeichert wird.

05.08.2019 // Björn Heinen

Daten sammeln, um Mehrwerte zu schaffen – aber wie? - Teil 1

Ich würde diese Blog-Reihe gerne mit zwei Anekdoten aus meiner persönlichen Erfahrung beginnen. Die erste Anekdote stammt aus der Zeit, bevor ich bei INFORM gearbeitet habe. Mein vorheriger Arbeitgeber hat sich auf automatisierte Sprachanalyse mittels Machine Learning spezialisiert.

10.07.2019 // Björn Heinen

Predictive Maintenance – wirklich sinnvoll?

In der fertigenden Industrie hört man den Begriff Predictive Maintenance seit einiger Zeit bei vielen Kongressen, Werbeveranstaltungen und Webinaren.

17.06.2019 // Björn Heinen

Machine Learning – ein Blick hinter den Hype

Der Begriff Machine Learning wird häufig für Marketing- und Vertriebszwecke genutzt. Daher sollte man nicht vergessen, dass hinter dem Buzzword neben der Werbemaschinerie tatsächlich ein realer Mehrwert für Unternehmen steht.